【摘 要】
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为解决传统BP神经网络在城市用水量预测中易陷入局部极小点等问题,将BP神经网络与灰色理论相结合,构建了灰色神经网络模型（GNNM）,实现了二者的优势互补,并利用粒子群优化算法（PS
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为解决传统BP神经网络在城市用水量预测中易陷入局部极小点等问题,将BP神经网络与灰色理论相结合,构建了灰色神经网络模型（GNNM）,实现了二者的优势互补,并利用粒子群优化算法（PSO）对该模型的初始权值和阈值进行优化,形成了PSO-GNNM（1,N）算法.通过与传统BP神经网络、灰色理论预测法的预测结果相比较,该算法具有预测误差小、泛化能力强等优点,可为城市用水量的预测工作提供技术支持.
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